package com.hmdp.service.impl;

import cn.hutool.core.util.BooleanUtil;
import cn.hutool.core.util.StrUtil;
import cn.hutool.json.JSONObject;
import cn.hutool.json.JSONUtil;
import com.baomidou.mybatisplus.extension.plugins.pagination.Page;
import com.hmdp.dto.Result;
import com.hmdp.entity.Blog;
import com.hmdp.entity.Shop;
import com.hmdp.mapper.ShopMapper;
import com.hmdp.service.IShopService;
import com.baomidou.mybatisplus.extension.service.impl.ServiceImpl;
import com.hmdp.utils.CacheClient;
import com.hmdp.utils.RedisData;
import com.hmdp.utils.SystemConstants;
import lombok.extern.slf4j.Slf4j;
import org.springframework.beans.factory.annotation.Autowired;
import org.springframework.data.geo.Circle;
import org.springframework.data.geo.Distance;
import org.springframework.data.geo.GeoResult;
import org.springframework.data.geo.GeoResults;
import org.springframework.data.redis.connection.RedisGeoCommands;
import org.springframework.data.redis.core.StringRedisTemplate;
import org.springframework.stereotype.Service;
import org.springframework.transaction.annotation.Transactional;

import java.time.LocalDateTime;
import java.util.*;
import java.util.concurrent.ExecutorService;
import java.util.concurrent.Executors;
import java.util.concurrent.TimeUnit;

import static com.hmdp.utils.RedisConstants.*;

/**
 * <p>
 *  服务实现类
 * </p>
 *
 * @author 虎哥
 * @since 2021-12-22
 */
@Slf4j
@Service
public class ShopServiceImpl extends ServiceImpl<ShopMapper, Shop> implements IShopService {
    @Autowired
    private StringRedisTemplate stringRedisTemplate;

    //注入工具类
    @Autowired
    private CacheClient cacheClient;

    /**
     * 1、基于Redis查询商铺详情
     * @param id 商铺id
     * @return 商铺详情
     */
    @Override
    public Result queryById(Long id) {
        //解决缓存穿透问题-----请求访问的key根本不存在的情况
//        Shop shop = queryWithPassThrough(id);
        Shop shop = cacheClient
                .getqueryWithPassThrough(CACHE_SHOP_KEY,
                        id, Shop.class, this::getById,
                        20L, TimeUnit.MINUTES);

        //2、解决缓存击穿问题===queryWithMutex=使用互斥锁的查询操作
//        Shop shop = queryWithMutex(id);

        //3、解决缓存击穿问题===queryWithLogicalExpire=使用逻辑过期的查询操作--需提前再Redis中设置缓存过期时间
//        Shop shop = queryWithLogicalExpire(id);
//        Shop shop = cacheClient.getqueryWithLogicalExpire(CACHE_SHOP_KEY,
//                id, Shop.class, this::getById,
//                20L, TimeUnit.MINUTES);


        if (shop == null)
            return Result.fail("店铺不存在");

        return Result.ok(shop);
    }
   /* //创建线程池----开十个线程玩玩
    private static final ExecutorService CACHE_REBUILD_EXECUTOR= Executors.newFixedThreadPool(10);

    public Shop queryWithLogicalExpire(Long  id)
    {
        //设置存入Redis中shop的key
        String key=CACHE_SHOP_KEY + id;

        //1、根据id从Redis查询商铺详情
        String ShopInfo = stringRedisTemplate.opsForValue().get(key);
        //2、判断Redis中是否存在商铺信息
        if (StrUtil.isBlank(ShopInfo)) {
            //3、不存在，则直接null--一般不会是空的
            return null;
        }

        //4、命中，把JSON反序列化转为对象===存的时候是什么类型取的时候就得是什么类型
        RedisData redisData = JSONUtil.toBean(ShopInfo, RedisData.class);
        //强转为我们所需的JSONObject类型
        JSONObject data = (JSONObject) redisData.getData();
        //5、转为店铺对象
        Shop shop = JSONUtil.toBean(data, Shop.class);
        LocalDateTime expireTime = redisData.getExpireTime();
        //5、判断时间是否过期
        if (expireTime.isAfter(LocalDateTime.now()))//看看过期时间是否在当前时间之后
        {
            //5.1未过期直接返回商铺信息
            return shop;

        }


        //===============缓存重建============
        //6过期了尝试获取互斥锁
        String keyLock = LOCK_SHOP_KEY + id;
        boolean tryLock = tryLock(keyLock);
        //6.1判断是否获取锁成功
        if (tryLock)
        {
            if (expireTime.isAfter(LocalDateTime.now()))
            {
                //看看过期时间是否在当前时间之后
                //5.1未过期直接返回商铺信息
                return shop;
            }
            //判断再次判断一下Redis中对应缓存是否过期--如果存在则无需执行下面的缓存重建--做双重检测
            //因为有可能上一个线程刚刚释放完锁，当前线程立马获取锁成功，则会再一次进行缓存重建

            //7、成功获取锁开启独立线程缓存重建
            CACHE_REBUILD_EXECUTOR.submit(() -> {
                try {
                    log.info("开启独立线程缓存重建==基于逻辑过期");
                    this.saveShop2Redis(id, 20L);
                } catch (InterruptedException e) {
                    throw new RuntimeException(e);
                }
                finally {
                    //释放锁
                    unLock(keyLock);
                }
            });
        }

        //不管是否成功获取锁都要返回店铺数据
        return shop;
    }*/




/*    //2、解决缓存击穿问题===queryWithMutex=使用互斥锁的查询操作
    public Shop queryWithMutex(Long  id)
    {
        //设置存入Redis中shop的key
        String key=CACHE_SHOP_KEY + id;

        //1、根据id从Redis查询商铺详情
        String stringShopInfo = stringRedisTemplate.opsForValue().get(key);
        //2、判断Redis中是否存在商铺信息
        //3、存在，则直接返回
        if (StrUtil.isNotBlank(stringShopInfo)) {
            //6、不存在，则使用JSONUtil.toBean()方法将stringShopInfo转为Shop对象
            return JSONUtil.toBean(stringShopInfo, Shop.class);
        }

        //如果在Redis中查询到数据是空字符串，则说明缓存被击穿了，尝试获取锁，重建缓存LockKey
        if (stringShopInfo != null)
        {
            return null;
        }
        //=======以下是Redis中“”和有缓存都没有命中的处理流程

        String lockkey = LOCK_SHOP_KEY + id;
        //4、实现缓存重建

        //4.1 获取锁
        Shop shop = null;
        try {
            boolean islock = tryLock(lockkey);

            //4。2判断是否获取锁成功
            if (!islock)
            {
                //不成功重新调用queryWithMutex()方法===以实现再一次从Redis中查询数据
                //让当前线程睡一会
                Thread.sleep(50);
                return queryWithMutex( id);
            }


            //4。3、获取锁成功，实现缓存重建，则从数据库中查询--Mybatis Plus
            //判断再次判断一下Redis中对应缓存是否过期--如果存在则无需执行下面的缓存重建--做双重检测
            //因为有可能上一个线程刚刚释放完锁，当前线程立马获取锁成功，则会再一次进行缓存重建
            String stringShopInfo2 = stringRedisTemplate.opsForValue().get(key);
            if (StrUtil.isNotBlank(stringShopInfo2)) {
                //6、不存在，则使用JSONUtil.toBean()方法将stringShopInfo转为Shop对象
                return JSONUtil.toBean(stringShopInfo2, Shop.class);
            }

            shop = getById(id);

            //4.4模拟重建缓存的延时
            Thread.sleep(200);

            //5、判断数据库中是否存在
            if (shop == null)
            {
                //往Redis中写入空字符窜，防止别有用心的人利用缓存穿透--占用大量无效内存
                stringRedisTemplate.opsForValue().set(key,"",CACHE_NULL_TTL,TimeUnit.MINUTES);
                //、不存在，则返回错误404
                return null;
            }

            //6、存在，则写入Redis中
            //将shop对象转为JSON使用StringUtils.toJSONString()方法
            stringRedisTemplate.opsForValue().set(key, JSONUtil.toJsonStr(shop));

            //7设置缓存有效期
            stringRedisTemplate.expire(key,CACHE_SHOP_TTL, TimeUnit.MINUTES);

        } catch (InterruptedException e) {
            throw new RuntimeException(e);
        }
        finally {

            //释放锁
            unLock(lockkey);
        }

        return shop;
    }*/

/*    public Shop queryWithPassThrough(Long  id)
    {
        //设置存入Redis中shop的key
        String key=CACHE_SHOP_KEY + id;

        //1、根据id从Redis查询商铺详情
        String stringShopInfo = stringRedisTemplate.opsForValue().get(key);
        //2、判断Redis中是否存在商铺信息
        //3、存在，则直接返回
        if (StrUtil.isNotBlank(stringShopInfo)) {
            //6、不存在，则使用JSONUtil.toBean()方法将stringShopInfo转为Shop对象
            return JSONUtil.toBean(stringShopInfo, Shop.class);
        }

        //如果在Redis中查询到数据是空字符串，则说明缓存被穿透了，阻止访问到数据库
        if (stringShopInfo != null)
        {
            return null;
        }

        //4、不存在，则从数据库中查询--Mybatis Plus
        Shop shop = getById(id);

        //5、判断数据库中是否存在
        if (shop == null)
        {
            //往Redis中写入空字符窜，防止别有用心的人利用缓存穿透--占用大量无效内存
            stringRedisTemplate.opsForValue().set(key,"",CACHE_NULL_TTL,TimeUnit.MINUTES);
            //、不存在，则返回错误404
            return null;
        }

        //7、存在，则写入Redis中
        //将shop对象转为JSON使用StringUtils.toJSONString()方法
        stringRedisTemplate.opsForValue().set(key, JSONUtil.toJsonStr(shop));

        //设置缓存有效期
        stringRedisTemplate.expire(key,CACHE_SHOP_TTL, TimeUnit.MINUTES);

        return shop;
    }*/

/*    *//**
    *使用Redis中String类型的setenx方法获取自定义锁
    *//*
    public boolean tryLock(String key)
    {
        Boolean flag = stringRedisTemplate.opsForValue().setIfAbsent(key, "1", 10, TimeUnit.SECONDS);
        //不能直接返回，需要判断flag是否为空
        return BooleanUtil.isTrue(flag);
    }

    *//**
     * 释放锁
     * @param key
     *//*
    public void unLock(String key)
    {
        stringRedisTemplate.delete(key);
    }*/

    /**
     * 缓存击穿的第二种处理方式：使用逻辑过期的形式
     * 手动加入缓存并设置过期时间==缓存预设
     */
   /* public void saveShop2Redis(Long id, Long expireSeconds) throws InterruptedException {
        //1、查询店铺数据
        Shop shop = getById(id);

        //模拟延迟让当前线程睡一会
        Thread.sleep(200);

        //2、封装商铺数据
        RedisData redisData = new RedisData();
        redisData.setData(shop);
        redisData.setExpireTime(LocalDateTime.now().plusMinutes(expireSeconds));//过期时间==现在的时间+设置的时间

        //写入Redis
        stringRedisTemplate.opsForValue().set(CACHE_SHOP_KEY + id, JSONUtil.toJsonStr(redisData));

    }*/


    /**
     * 2、更新商铺信息
     * @param shop 更新的商铺信息
     * @return 更新结果
     */
    @Transactional
    @Override
    public Result Update(Shop shop) {
        Long id = shop.getId();
        if (id == null)
        {
            return Result.fail("店铺id不能为空");
        }

        //先操作数据库
        updateById(shop);

        //再删除Redis中的缓存
        stringRedisTemplate.delete(CACHE_SHOP_KEY + id);

        return Result.ok();
    }

    /**
     * 3基于Redis+数据库查询商铺信息包含距离等筛选条件
     * @param typeId 商铺类型
     * @param current 页码
     * @return 商铺列表
     */
    @Override
    public Result queryShopByType(Integer typeId, Integer current, Double x, Double y) {
        //1、判断是否需要根据坐标查询
        if (x == null || y == null) {
            // 根据类型分页查询
            //不需要按坐标查询，直接到数据库中查询
            Page<Shop> page = query()
                    .eq("type_id", typeId)
                    .page(new Page<>(current, SystemConstants.DEFAULT_PAGE_SIZE));//每页展示数
            // 返回数据
            return Result.ok(page.getRecords());
        }
        //2、因为数据太多所以要做分页展示，先计算分页参数，起始索引和结束索引
        int from = (current - 1) * SystemConstants.DEFAULT_PAGE_SIZE;//每页起始索引
        int end = current * SystemConstants.DEFAULT_PAGE_SIZE;//每页结束索引

        //3、查询提前在Redis中缓存的商铺数据,按照距离排序、分页，结果：shopId、distance
        String key = SHOP_GEO_KEY + typeId;
        GeoResults<RedisGeoCommands.GeoLocation<String>> results = stringRedisTemplate.opsForGeo().radius(
                key,//取哪个类型的商铺
                new Circle(x, y, 5000), //圆心、半径单位默认米
                RedisGeoCommands.GeoRadiusCommandArgs.//分页时结束参数end，只能从0索引开始到end索引结束
                        newGeoRadiusArgs().includeDistance().
                        includeCoordinates().limit(end));

        //4解析出商铺id
        if (results == null) {
            return Result.ok(Collections.emptyList());//缓存中没有数据,返回空集合
        }

        //4.1因为上面的分页参数end，只能从0索引开始到end索引结束，所以我们要截取从from索引到end索引的元素
        List<GeoResult<RedisGeoCommands.GeoLocation<String>>> list = results.getContent();//获取所有从0到end的页面数据

        if (list.size()<= from)//查到的数据小于from索引,就返回空集合，因为索引是从0开始，0~9，但是from是11，所以查不到数据
        {
            return Result.ok(Collections.emptyList());
        }

        //存放商铺ids
        List<Long> ids = new ArrayList<>(list.size());

        //使用map集合存储是为了让每个店铺id和自己的距离对应上
        Map<String,Distance> distanceMap = new HashMap<>(list.size());

        list.stream().skip(from).forEach(item -> {
            //4.2获取商铺id
            String ShopId = item.getContent().getName();//getContent获取的是元组，里面就存着shopId和distance
            ids.add(Long.valueOf(ShopId));

            //4.3获取商铺的distance=距离
            Distance distance = item.getDistance();
            distanceMap.put(ShopId, distance);
        });

        //5根据id查询商铺数据
        String idStr = StrUtil.join(",", ids);
        //5.1使用自定义查询保证数据顺序不变
        List<Shop> shops = query()
                .in("id", ids)
                .last("ORDER BY FIELD(id," + idStr + ")").list();

        //5.2把商铺距离封装进shop对象中
        for (Shop shop : shops)
        {
            shop.setDistance(distanceMap.get(shop.getId().toString()).getValue());
        }

        //6返回数据
        return Result.ok(shops);
    }
}
